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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利基于能量和镜像生成对抗网络的异常检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114139686B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111479582.2，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于能量和镜像生成对抗网络的异常检测方法是由梁启亮;张吉;关东海;李博涵设计研发完成，并于2021-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于能量和镜像生成对抗网络的异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于能量和镜像生成对抗网络的异常检测方法。所提出的方法包括三部分，第一部分是利用聚类算法将原始数据分成多簇，分别进行后续处理以排除簇间空隙的影响。第二部分用神经网络构建镜像生成对抗网络并引入能量的思想，利用正常的数据进行迭代训练，生成位于边缘的关键异常点，加入到原始数据集中，达到类别平衡的目的。第三部分是构建异常检测器，利用生成异常点及数据集的正常点，进行迭代训练，异常点所处的关键边缘位置，可以使异常检测器学习到正异常的分界信息，从而对未知异常具备良好的检测能力。本发明实现了更高效率的关键异常点生成，在解决类别不平衡问题的同时，也提高了异常检测器对未知异常的检测能力。

本发明授权基于能量和镜像生成对抗网络的异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于能量和镜像生成对抗网络的异常检测方法，其特征在于：具体包括如下步骤： 步骤1：对正常数据进行预处理，将其标准化，以消除量纲对结果的影响；划分数据集得到训练样本和测试样本，分别用于模型的训练和测试，并将训练样本使用聚类算法进行分簇，消除簇间空隙对边缘异常点生成的影响； 步骤2：用神经网络构建镜像生成对抗网络，并引入能量的思想，使用步骤1所得的单簇训练数据，对模型进行迭代训练，以得到最优参数，并将训练完成后的边缘异常点加入到原始数据集中； 步骤3：用神经网络另外搭建异常检测器，使用步骤2对所有簇训练所得的边缘异常点及正常点，对其进行迭代训练，并使用测试集对其进行测试； 其中，步骤2中训练镜像生成网络并结合能量思想包括以下步骤： 步骤21：构建镜像生成对抗网络，不同于传统的单生成器单判别器结构，加入镜像判别器，并将生成器记为G，判别器记为D，镜像判别器记为Dmirror，其中D和Dmirror结构相同，但目标输出相反； 步骤22：引入能量的思想，更改D和Dmirror为编码器-解码器的结构，经过编码解码计算得到原始数据xi的重构数据yi，xi与yi维度一致，以xi和yi的均方误差作为能量值，直接用于与生成器G的对抗训练； 步骤23：取预处理后的训练集中的一簇数据，记为其中n为该簇训练样本的个数； 步骤24：随机采样k维的均匀噪声z作为生成器G的输入，输出最初的生成样本，记为Xg＝{xg1，xg2,…，xgn}，其中n为生成样本的个数； 步骤25：将步骤23，24所得的生成样本Xg及一簇训练样本作为D的输入，通过编解码操作，希望D对中的样本输出能量较低，对Xg中样本的输出能量高，D的目标函数如公式2-1所示： LD＝Dx+[m-DGz]+公式2-1 步骤26：Dmirror和D结构相同，但训练目标函数与之相反，将步骤23所得的生成样本Xg及步骤24中的作为Dmirror的输入，通过编解码操作，希望Dmirror对Xg中的样本输出能量较低，对中样本的输出能量高，Dmirror的目标函数如公式2-2所示： 步骤27：重新采样k维均匀噪声z*作为生成器G的输入，将输出的生成样本分别作为训练后D和Dmirror的输入，分别得到二者对各生成样本的能量值； 步骤28：为规避模式崩溃问题，对于生成点计算其均值最大化各点于其均值的距离，鼓励生成点散开分布，如公式2-3： 在生成器G的目标函数中加入公式2-3，根据步骤26中D和Dmirror对各生成样本的能量值，训练生成器G，出生成器G的目标函数如公式2-4所示： LG＝||DGz*-DmirrorGz*||2+λlossd公式2-4 步骤29：转到步骤24，继续训练G，D，Dmirror，直至模型收敛； 步骤210：模型收敛后，重新采样k维均匀噪声z′作为生成器G的输入，生成位于边缘位置的异常点，加入数据集中，切换下一簇数据，转到步骤23，直至训练集中的所有数据簇均处理完成。

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